Complementation Tests
Associative Learning
Difference from Background: Limit of Detection
Wilcoxon Signed-Ranks Test for Matched Pairs
Generalization, Discrimination, and Extinction
Aggregates Classification
您也可能阅读
通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。
Qinyi Deng1, Yong Guo1, Zhibang Yang1
1South China University of Technology, China.
本研究介绍了对比补充标记 (CCL),一种新的半监督学习 (SSL) 方法. CCL有效地利用低置信度数据,显著改善深度模型性能,特别是在标签稀缺的场景中.
科学领域:
背景情况:
研究的目的:
主要方法:
主要成果:
结论: